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內(nèi)容簡介

　　本書借鑒人類視網(wǎng)膜、視皮層的信息處理機制及視覺心理認知組織準則，構建具有人類某些視覺功能特性的計算模型或方法，以機器視覺感知的自然環(huán)境信息——自然圖像為處理對象，實現(xiàn)自然圖像的顯著性處理與自然環(huán)境的典型目標識別，為機器人自動導航提供視覺環(huán)境感知和信息選擇性傳輸機制的可計算方法?；谝曈X認知的自然圖像目標識別屬于神經(jīng)生理學、認知心理學、生物物理學、計算機信息學以及自動化等眾多學科交叉形成的新興研究課題。作為交叉領域里的一項基礎性研究工作，本書在研究方法與思路上有所突破，可供相關研究人員參考。

作者簡介

　　李作進，重慶大學控制理論與控制工程博士學位，新西蘭Unitec國立理工學院計算機系博士后，重慶科技學院電氣與信息工程學院副教授。主要從事智能認知計算、圖像處理、汽車主動安全、水質(zhì)在線分析等方向的研究。主持或承擔了國家自然基金1項、省部級科研基金5項、校內(nèi)人才基金4項、橫向課題10余項。

圖書目錄

目錄
1 緒論   1
1.1 引言   1
1.2 國內(nèi)外相關領域的研究現(xiàn)狀   2
2 視覺感知與認知組織的生物學依據(jù)   18
2.1 引言   18
2.2 人類視覺感知與認知機理的相關依據(jù)   19
2.3 人類視覺的啟發(fā)原則   37
2.4 本章小結   38
3 基于高斯金字塔結構的視網(wǎng)膜感知計算方法   39
3.1 引言   39
3.2 相關研究工作   41
3.3 算法過程與描述   44
3.4 算法的實驗結果與應用研究   48
3.5 結論與討論   55
3.6 本章小結   56
4 受V1功能特性啟發(fā)的目標輪廓特征提取計算模型   57
4.1 引言   57
4.2 基于gabor核的積分變換   59
4.3 具有V1功能特性的目標輪廓提取模型與方法   62
4.4 復雜環(huán)境下自然圖像的目標輪廓提取   66
4.5 結論與討論   77
4.6 本章小結   78
5 受視覺“what”通路信息處理機制啟發(fā)的目標識別計算模型
    79
5.1 引言   79
5.2 視皮層信息處理機制與啟發(fā)計算模型   81
5.3 算法驗證與結果   87
5.4 結論與討論   95
5.5 本章小結   96
6 一種有監(jiān)督的流形認知目標識別方法   97
6.1 引言   97
6.2 流形的數(shù)學定義與圖像流形認知啟發(fā)   99
6.3 局部線性嵌入（LLE）算法的思想與主要步驟   101
6.4 有監(jiān)督的LLE算法（SLLE）   103
6.5 實驗與結果   105
6.6 結論與討論   109
6.7 本章小結   110
7 一種基于獨立成分特征的自主發(fā)育認知目標識別方法   111
7.1 引言   111
7.2 自然圖像的特征提取方法   113
7.3 基于獨立成分特征的發(fā)育認知圖像識別方法   114
7.4 算法驗證與結果   120
7.5 結論與討論   125
7.6 本章小結   126
參考文獻   127
附錄   146
后記   167